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Enregistrement W2057706762 · doi:10.1111/j.1582-4934.2010.01008.x

Mechanisms of cellular communication through intercellular protein transfer

2010· review· en· W2057706762 sur OpenAlexaff
Khawaja Ashfaque Ahmed, Jim Xiang

Notice bibliographique

RevueJournal of Cellular and Molecular Medicine · 2010
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueExtracellular vesicles in disease
Établissements canadiensUniversity of SaskatchewanSaskatchewan Cancer Agency
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCell biologyIntracellularBiologyChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

• Introduction • Intercellular membrane transfer a widespread phenomenon - Intercellular protein transfers between the cells of immune system - Intercellular protein transfer between the cells related – unrelated to immunity - Intercellular protein transfer in the systems unrelated to immunity • The pathways responsible for the intercellular membrane transfer [18] - TCR-mediated internalization and recycling - Dissociation-associated pathway - Exosome uptake - Membrane nanotube formation • Functional relevance to immune responses - Stimulatory effect on immune responses - Suppressive effect on immune responses - Unusual phenotypes and negative consequences - Technological consequences • Perspectives In a multicellular system, cellular communication is a must for orchestration and coordination of cellular events. Advent of the latest analytical and imaging tools has allowed us to enhance our understanding of the intercellular communication. An intercellular exchange of proteins or intact membrane patches is a ubiquitous phenomenon, and has been the subject of renewed interest, particularly in the context of immune cells. Recent evidence implicates that intercellular protein transfers, including trogocytosis is an important mechanism of the immune system to modulate immune responses and transferred proteins can also contribute to pathology. It has been demonstrated that intercellular protein transfer can be through the internalization/pathway, dissociation-associated pathway, uptake of exosomes and membrane nanotube formations. Exchange of membrane molecules/antigens between immune cells has been observed for a long time, but the mechanisms and functional consequences of these transfers remain unclear. In this review, we will discuss the important findings concerning intercellular protein transfers, possible mechanisms and highlight their physiological relevance to the immune system, with special reference to T cells such as the stimulatory or suppressive immune responses derived from T cells with acquired dendritic cell membrane molecules.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,513
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,276 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations155
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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